常見算法（logistic回歸，隨機森林，GBDT和xgboost）
9.25r早上面網易數據挖掘工程師崗位，第一次面數據挖掘的崗位，只想着能夠去多准備一些，體驗面這個崗位的感覺，雖然最好心有不甘告終，不過繼續加油。
不過總的來看，面試前有准備永遠比你沒有准備要強好幾倍。
因為面試過程看重的不僅是你的實習經歷多久怎樣，更多的是看重你對基礎知識的掌握（即學習能力和邏輯），實際項目中解決問題的能力（做了什么貢獻）。
先提一下奧卡姆剃刀：給定兩個具有相同泛化誤差的模型，較簡單的模型比較復雜的模型更可取。以免模型過於復雜，出現過擬合的問題。
如果你想面數據挖掘崗必須先了解下面這部分的基本算法理論：
我們知道，在做數學題的時候，解未知數的方法，是給定自變量和函數，通過函數處理自變量，以獲得解。而機器學習就相當於，給定自變量和函數的解，求函數。
類似於：這樣：function（x）=y
機器學習就是樣本中有大量的x（特征量）和y（目標變量）然后求這個function。（了解更多可以看： https://zhuanlan.zhihu.com/p/21340974?refer=mlearn ）
求函數的方法，基於理論上來說，大部分函數都能找到一個近似的泰勒展開式。而機器學習，就是用數據去擬合這個所謂的“近似的泰勒展開式”。
實際面試時很看重和考察你的理論基礎，所以一定一定要重視各個算法推導過程中的細節問題。這里主要介紹：logistic回歸，隨機森林，GBDT和Adaboost
1.邏輯回歸
邏輯回歸從統計學的角度看屬於非線性回歸中的一種，它實際上是一種分類方法，主要用於兩分類問題
Regression問題的常規步驟為：
尋找h函數（即假設估計的函數）；
構造J函數（損失函數）；
想辦法使得J函數最小並求得回歸參數（θ）；
數據擬合問題
1）利用了Logistic函數（或稱為Sigmoid函數），函數形式為最常見的
2）代價函數J
下面的代價函數J之所有前面加上1/m是為了后面”梯度下降求參數θ時更方便“，也即這里不加1/m也可以。
3）使得J函數最小並求得回歸參數（θ）
如何調整θ以使得J(θ)取得最小值有很多方法，比如最小二乘法，梯度下降也是一種，這里介紹一下梯度下降。
梯度下降是最基礎的一個優化算法，學習因子就是梯度下降里的學習率，一個參數。
梯度方向表示了函數增長速度最快的方向，那么和它相反的方向就是函數減少速度最快的方向了。對於機器學習模型優化的問題，當我們需要求解最小值的時候，朝着梯度下降的方向走，就能找到最優值了。
學習因子即步長α的選擇對梯度下降算法來說很重要，α過小會導致收斂太慢；若α太大，可能跳過最優，從而找不到最優解。
1）當梯度下降到一定數值后，每次迭代的變化很小，這時可以設定一個閾值，**只要變化小於該閾值，就停止迭代，而得到的結果也近似於最優解。**
2）若損失函數的值不斷變大，則有可能是步長速率a太大，導致算法不收斂，這時可適當調整a值
對於樣本數量額非常之多的情況，普通的**批量梯度下降**算法（Batch gradient descent ）會非常耗時，靠近極小值時收斂速度減慢，因為每次迭代都要便利所有樣本，這時可以選擇**隨機梯度下降算法**（Stochastic gradient descent）
梯度下降**需要把m個樣本全部帶入計算**，迭代一次計算量為m\\*n^2；隨機梯度下降每次只使用一個樣本，迭代一次計算量為n^2，當m很大的時候，隨機梯度下降迭代一次的速度要遠高於梯度下降，雖然不是每次迭代得到的損失函數都向着全局最優方向，** 但是大的整體的方向是向全局最優解的，最終的結果往往是在全局最優解附近。**
4）數據的擬合問題
第一種是欠擬合，通常是因為特征量選少了。
第二種是我們想要的。
第三個是過擬合，通常是因為特征量選多了。
欠擬合的解決方法是增加特征量。
過擬合的解決方法是減少特征量或者正則化。
但是一般情況下我們又不能確定哪些特征量該去掉，所以我們就選擇正則化的方式解決過擬合。
2.決策樹
決策樹這種算法有着很多良好的特性，比如說訓練時間復雜度較低，預測的過程比較快速，模型容易展示。單決策樹又有一些不好的地方，比如說容易over-fitting
這里首先介紹如何構造決策樹：
（1）如何分割某一結點，方法有很多，分別針對二元屬性、序數屬性、連續屬性等進行划分。
（2）在有多個特征時，如何確定最佳的分割特征。
這里就涉及到純度的概念，若分割后的子結點都更偏向於一個類，那么純度越高。
但實際中我們通常對不純度進行度量，即不純度越小，則認為該特征的區分度越高。
不純度的度量方式有三種：
具體的計算方法如下：
上圖10中得到多個子結點M1，M2的GINI或者熵后，一般通過加權平均的方法求M12;
那么增益就可以用M0-M12來表示
在決策樹算法中，通過比較划分前后的不純度值，來確定如何分裂。ID3使用信息增益作為不純度，C4.5使用信息增益比作為不純度，CART使用基尼指數作為不純度。
- 信息增益為：父結點與所有子結點不純程度的差值，差越大，則增益越大，表示特征的效果越好。
-
有時候並不是分割的越多越好，如果某個特征產生了大量的划分，它的划分信息將會很大，此時采用信息增益率
以ID3為例，使用訓練樣本建立決策樹時，在每一個內部節點依據信息論來評估選擇哪一個屬性作為分割 的依據。對於過擬合的問題，一般要對決策樹進行剪枝，剪枝有兩種方法：先剪枝，后剪枝。 先剪枝說白了就是提前結束決策樹的增長，跟上述決策樹停止生長的方法一樣。 后剪枝是指在決策樹生長完成之后再進行剪枝的過程。
（3）何時停止划分。
3.隨機森林
隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器，構建過程如下：
1）決策樹相當於一個大師，通過自己在數據集中學到的知識對於新的數據進行分類。但是俗話說得好，一個諸葛亮，玩不過三個臭皮匠。隨機森林就是希望構建多個臭皮匠，希望最終的分類效果能夠超過單個大師的一種算法。
2）那隨機森林具體如何構建呢？有兩個方面：數據的隨機性選取，以及待選特征的隨機選取。
- 數據的隨機選取：
第一，從原始的數據集中采取有放回的抽樣，構造子數據集，子數據集的數據量是和原始數據集相同的。不同子數據集的元素可以重復，同一個子數據集中的元素也可以重復。
第二，利用子數據集來構建子決策樹，將這個數據放到每個子決策樹中，每個子決策樹輸出一個結果。最后，如果有了新的數據需要通過隨機森林得到分類結果，就可以通過對子決策樹的判斷結果的投票，得到隨機森林的輸出結果了。如下圖，假設隨機森林中有3棵子決策樹，2棵子樹的分類結果是A類，1棵子樹的分類結果是B類，那么隨機森林的分類結果就是A類。
- 待選特征的隨機選取：
與數據集的隨機選取類似，隨機森林中的子樹的每一個分裂過程並未用到所有的待選特征，而是從所有的待選特征中隨機選取一定的特征，之后再在隨機選取的特征中選取最優的特征。這樣能夠使得隨機森林中的決策樹都能夠彼此不同，提升系統的多樣性，從而提升分類性能。
此外，以決策樹為基函數的提升方法稱為提升樹（boosting tree)，包括GBDT,xgboost,adaboost，這里只主要介紹GBDT和xgboost。
先說說bootstrap, bagging，boosting 的含義。
Bootstrap是一種有放回的抽樣方法思想。
該思想的應用有兩方面：bagging和boosting
雖然都是有放回的抽樣，但二者的區別在於：Bagging采用有放回的均勻取樣，而Boosting根據錯誤率來取樣（Boosting初始化時對每一個訓練例賦相等的權重1／n，然后用該學算法對訓練集訓練t輪，每次訓練后，對訓練失敗的訓練例賦以較大的權重），因此Boosting的分類精度要優於Bagging。Bagging的訓練集的選擇是隨機的，各輪訓練集之間相互獨立，而Boostlng的各輪訓練集的選擇與前面各輪的學習結果有關。
4.GBDT(Gradient Boost Decision Tree 梯度提升決策樹)
GBDT是以決策樹（CART）為基學習器的GB算法，是迭代樹，而不是分類樹。
Boost是"提升"的意思，一般Boosting算法都是一個迭代的過程，每一次新的訓練都是為了改進上一次的結果。
GBDT的核心就在於：每一棵樹學的是之前所有樹結論和的殘差，這個殘差就是一個加預測值后能得真實值的累加量。比如A的真實年齡是18歲，但第一棵樹的預測年齡是12歲，差了6歲，即殘差為6歲。那么在第二棵樹里我們把A的年齡設為6歲去學習，如果第二棵樹真的能把A分到6歲的葉子節點，那累加兩棵樹的結論就是A的真實年齡；如果第二棵樹的結論是5歲，則A仍然存在1歲的殘差，第三棵樹里A的年齡就變成1歲，繼續學習。
5.xgboost
xgboos也是以（CART）為基學習器的GB算法**，但是擴展和改進了GDBT。相比GBDT的優點有：
（1）xgboost在代價函數里自帶加入了正則項，用於控制模型的復雜度。
（2）xgboost在進行節點的分裂時，支持各個特征多線程進行增益計算，因此算法更快，准確率也相對高一些。
作者：是藍先生
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